DATAREEL：基于动画的自动化数据驱动视频故事生成
人工智能
2026-04-29 v1
摘要
数据视频是一种强大的视觉叙事媒介，将动画的、以图表为中心的可视化与同步配音相结合。广泛应用于新闻、教育和公共传播领域，帮助观众通过清晰和引人入胜的视觉解释来理解复杂数据。尽管其影响力日益增长，但生成数据驱动的视频故事仍具有挑战性，因为需要精心协调视觉编码、时间推进和配音，并且需要大量的可视化设计、动画和视频编辑工具方面的专业知识。近期大语言模型的进展为自动化此过程提供了新的机会；然而，目前尚无基准用于严格评估模型在基于动画可视化的视频叙事方面的表现。为填补这一空白，我们介绍DataReel，这是一个用于自动化数据驱动视频故事生成的基准，包含328个真实世界的故事。每个故事将结构化数据、图表可视化和叙述稿件配对，从而实现对模型生成动画数据视频故事能力的系统评估。我们进一步提出了一种多智能体框架，将该任务分解为规划、生成和验证三个阶段，模仿人类叙事过程的关键方面。实验表明，这种多智能体方法在自动和人类评估下均优于直接提示基线方法，同时揭示了在协调动画、配音和视觉突出显示方面仍存在的持久挑战。我们在https://github.com/vis-nlp/DataReel 上发布了DataReel。
引用
@article{arxiv.2604.25220,
title = {DATAREEL: Automated Data-Driven Video Story Generation with Animations},
author = {Ridwan Mahbub and Syem Aziz and Mahir Ahmed and Shadikur Rahman and Mizanur Rahman and Shafiq Joty and Enamul Hoque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.25220},
year = {2026}
}
备注
Under Review